کاوش شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی و تأثیر آن‌ها در استقرار مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در مقیاس.
پست های این مجموعه:
- بهینه‌سازی‌های استنتاج Primer on Large Language Model (LLM): 1. پس‌زمینه و فرمول‌بندی مسئله
- آغازگر در مدل زبان بزرگ (LLM) بهینه سازی استنتاج: 2. مقدمه ای بر شتاب دهنده های هوش مصنوعی (AI) (این پست)
در پست قبلی، چالش‌های استنتاج مدل زبان بزرگ (LLM) مانند تأخیر بالا، مصرف منابع فشرده و مسائل مقیاس‌پذیری را مورد بحث قرار دادیم. پرداختن به این مسائل به طور موثر اغلب به پشتیبانی سخت افزاری مناسب نیاز دارد. این پست به شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی می‌پردازد – سخت‌افزار تخصصی طراحی‌شده برای افزایش عملکرد بارهای کاری هوش مصنوعی، از جمله استنتاج LLM – معماری، انواع کلیدی و تأثیر آن‌ها بر استقرار LLMها در مقیاس را برجسته می‌کند.
چرا شتاب دهنده های هوش مصنوعی؟
اگر تا به حال فکر کرده اید که چگونه شرکت هایی مانند OpenAI و Google موفق می شوند این مدل های زبانی عظیم را اجرا کنند که به طور همزمان به میلیون ها کاربر خدمات ارائه می دهند، این راز در سخت افزار تخصصی به نام شتاب دهنده های هوش مصنوعی نهفته است. در حالی که CPU های سنتی وظایف عمومی را به خوبی انجام می دهند، اما برای نیازهای بار کاری هوش مصنوعی بهینه نشده اند. در مقابل، شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی برای وظایف هوش مصنوعی ساخته شده‌اند و دسترسی به داده‌ها با سرعت بالا، پردازش موازی را ارائه می‌دهند.